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模糊车牌识别思路

by:吴谚神，张伟，向刚随着

计算机和视频技术的发展，车牌自动识别系统己成为智能交通系统的重要组成部分，

并已广泛应用于车辆追查和跟踪、车辆出入控制、公路收费监控等领域。完整的车牌

自动识别系统由图像釆集、图像处理、模糊识别等模块组成，其中对一幅已知车辆数

字图像进行预处理、车牌定位、二值转换、车牌分类、车牌分割、字符识别、结果优

化的过程简称车牌模糊识别。目前国内已有众多单位开展了车牌识别技术研发，虽

然各家都取得一定的成功，但车牌识别技术本身毕竟要符合实战要求，为此笔者综观

各家实际车牌识别系统后提出了车牌识别系统的几点不足之处和改进方法，供该领域

的专业人士和领导参考。

一、图像预处理

根据三基色原理，世界上任何色彩都可以由红绿蓝(RGB)三色不同比例的混合来表

示，如果红绿蓝(RGB)三个信号分别由一个字节表示，则该图像颜色位数就达到二十

四位真彩，也就是说在二十四位真彩的数字图像中每个像素点由三个字节来表示，根

据数字图像水平和垂直方向像素点数(即图像分辨率)可计算出一幅图像实际位图大

小。事实上，在车牌自动识别系统中车辆图像是通过图像采集卡将运动的车辆图像抓

拍下来，并以位图的格式存放在系统内存中。这时的车辆数字图像虽然没有被人为

损伤过，但在实际道路上行驶的车辆常会因为各种各样的原因使得所拍摄的车辆图像

效果不理想，如外界光线对车牌的不均匀反射、极强阳光形成的车牌处阴影、摄像机

快门值设置过大而引起的车辆图像拖影、摄像头聚焦或后背焦没有调整到位而形成

的车辆图像不清晰、由于视频传输线而引起的图

像质量下降、所拍摄图像中存在的噪声干扰、所安装的车牌不规范或车辆行驶变形等

等。这些都给车牌的模糊识别增加了难度，在现有的技术条件下任何优秀、先进的车

牌识别软件也是无法达到百分之百车牌正确识别率。但我们可以对车辆

图像根据不同应用特点进行识别前的预处理，尽最大可能提高车牌正确识别率，这些

图像预处理包括图像平滑、倾斜校正、灰度修正等。

其中图像平滑的目的是为了减少图像中的噪声，一般情况下在空间域内采用领域平

均法来减少噪声，在频率域内由于噪声频谱多在高频段，因此釆用各种形式的低通滤

波方法来减少噪声。空间域是指对图像像素灰度值直接运算后取代，频率域是对图像

的像素值进行变换运算后反变换取代，如傅立叶变换等。实际常用的方法是通过一

个像素点和周围像素点的平均运算来去除突然变化的像素点，从而

滤掉一定的噪声，当然如果釆用不合适的图像平滑算法，则会带来图像模糊。

在道路实际行驶的车辆中，车牌在图像中往往存在不水平情况，如摄像机不在车道正

中央、挂放的车牌不水平或车辆突然变道行驶等都会使采集的车牌图像需要进行车牌

倾斜校正。由于车牌的上下沿是两条明显的平行线，所以一般釆用HOUGH变换，检测

出这两条直线的倾斜角，或者利用特征投影法来检测车牌的倾斜角，然后对车牌图像

进行水平校正。

灰度修正也是图像增强行之有效的方法，通常采用直方图修正法使图像具有期望的灰

度分布•水平方向为像素灰度值，垂直方向为该像素值出现的数量，根据灰色图像直

方图调整图像像素值的分布范围，确保图像亮度值均匀和平滑，同时如果直方图中

存在多个峰值，则按直方图峰值计算出限定阀值，然后进行分段图像处理，由此分离

出背景和噪声。当然，这种车辆图像预处理过程需要有一定的运算时间，而对于实时

车牌识别系统来说，图像预处理的时间不可能太长，否则会加重内存负担，并可能丢

失其它车辆图像数据。

二、车牌定位

我们知道车牌定位对车牌识别系统来说至关重要，在车辆图像中往往存在许多类似车

牌的区域，如养路费牌、广告牌、车灯区等都容易干扰车牌的定位。常用的车牌定位

算法有(1)自适应边界有哪些信誉好的足球投注网站法利用倒L型、水平直线、垂直直线这些结构元素有哪些信誉好的足球投注网站、

定位字符，然后找出符合一定格式的字符群，即认为是车牌；(2)

区域生长法是对边缘图像进行均匀性区域生长，以获得潜在的车